package com.skh.array;

/*
连续子数组的最大和
 */
public class FindGreatestSumOfSubArray {

    /*
    HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。
    今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。
    但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？
    例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,到第3个为止)。
    给一个数组，返回它的最大连续子序列的和，你会不会被他忽悠住？(子向量的长度至少是1)
     */

    /*
    算法时间复杂度O（n）
    用total记录累计值，maxSum记录和最大
    基于思想：对于一个数A，若是A的左边累计数非负，那么加上A能使得值不小于A，认为累计值对整体和是有贡献的。
            如果前几项累计值负数，则认为有害于总和，抛弃前面的连续子数组，重新开始计算连续数组和,total记录当前值。
    然后判断若total和大于maxSum 则用maxSum记录下来
     */
    public int FindGreatestSumOfSubArray(int[] array) {
        int curSum = array[0];
        int maxSum = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (curSum < 0) {
                //抛弃
                curSum = array[i];
            } else {
                //累加
                curSum += array[i];
            }

            //判断
            if (curSum > maxSum) {
                maxSum = curSum;
            }
        }
        return maxSum;
    }
}
